はじめに

初めまして！今年の8月からDX開発部に配属になりました森です。以後お見知りおきを！

この度、先日5日に引き続き、Google Cloud Next Tokyo ’25 に参加してきました！恥ずかしながらこういった大きなイベントには初参加だったのでワクワク半分、緊張半分といった感があります。

数あるセッションの中でも自分が特に関心を惹かれた「AI for BI – データ活用の未来を拓く Looker 最新アップデート」を紹介します。

元々フロントエンド開発をやってきた身としては、いかにスムーズに情報へアクセスさせるか？どのように表現するのか？に観点をおいた本公演は未来への希望を感じさせてくれるものでした！

セッションの概要

タイトル： 「AI for BI – データ活用の未来を拓く Looker 最新アップデート」

登壇者： 水野 智也 氏（Google Cloud Looker カスタマー エンジニア）

このセッションは、基調講演でも紹介のあった Looker Studio のアップデートと今後の展望について、実際に Google Cloud Looker カスタマー エンジニアの水野氏に深掘りして解説していただく、という内容です。

Looker を使ったデータ分析というと、ユーザーが収集したグラフやダッシュボードでの「可視化」が基本となります。しかし、近年の生成 AI の進化によって、さまざまなシステムと連携したり、より深くデータを活用したりする、新しいフェーズに突入しているそうです。

この新しいデータ活用の時代を切り開く鍵として、今、注目されているのが「セマンティックレイヤー」という概念だと強調されていました。

少し難しい概念でしたが、自分なりに解釈すると、セマンティックレイヤーは、物理的なデータ基盤と、BI ツールや分析ツールなどのアプリケーションの間にある橋渡しをする層のことのようです。これにより複雑なデータ構造をビジネス用語に変換し、自然言語での柔軟な会話型分析を可能とするそうです。

Google の「Looker」は10年以上も前から着目し、開発を続けてきたそうです…すごい先見の明！

自分が特に革新的だと思ったのが、自然言語の質問をセマンティックレイヤーのクエリに変換（Looker Query）することで、解答の根拠を提示できる点です。根拠を定義しているため、事実に基づいて反復性のある回答ができます。解答の再現性が担保されないことが AI の大きな弱点だと思っていたので、これには驚きました。

Looker Agent を Google Agentspace に一元管理することができれば、すべてのユーザーが共通にアクセス可能となります。

さらに会話型分析 API を充実させることで、任意のチャットツールに組み込むことも可能になります。普段 BI ツールを使う習慣のない方にも使いやすく、いつでもどこでも解析済みのデータにアクセスをすることができるそうです。

まとめ

紹介いただいた最新情報の一部ではありますが、自分が特に感動した部分についてまとめました。

私自身、子供の頃から SF 作品が好きでした。MARVEL の「アイアンマン」の作中で、主人公トニー・スタークが指示を出すと 自作の  AI システム「J.A.R.V.I.S.」が指示に適するように解析したデータを伝え、まさに「共闘」するシーンがあります。子供心ながら、そのワンシーンにそこはかとない未来を感じていました。今回のセクションを聞いた今では、あの光景が当たり前になる未来がすぐそこにあるのだとワクワクしています！

生成 AI の波を味方につけた Looker が、今後のデータ活用の世界をどう変えていくのか、本当に楽しみですね！